Cortical Face-Selective Responses Emerge Early in Human Infancy
Notice bibliographique
Résumé
In human adults, multiple cortical regions respond robustly to faces, including the occipital face area (OFA) and fusiform face area (FFA), implicated in face perception, and the superior temporal sulcus (STS) and medial prefrontal cortex (MPFC), implicated in higher-level social functions. When in development, does face selectivity arise in each of these regions? Here, we combined two awake infant functional magnetic resonance imaging (fMRI) datasets to create a sample size twice the size of previous reports ( n = 65 infants; 2.6–9.6 months). Infants watched movies of faces, bodies, objects, and scenes, while fMRI data were collected. Despite variable amounts of data from each infant, individual subject whole-brain activation maps revealed responses to faces compared to nonface visual categories in the approximate location of OFA, FFA, STS, and MPFC. To determine the strength and nature of face selectivity in these regions, we used cross-validated functional region of interest analyses. Across this larger sample size, face responses in OFA, FFA, STS, and MPFC were significantly greater than responses to bodies, objects, and scenes. Even the youngest infants (2–5 months) showed significantly face-selective responses in FFA, STS, and MPFC, but not OFA. These results demonstrate that face selectivity is present in multiple cortical regions within months of birth, providing powerful constraints on theories of cortical development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».